Optimální metody výměny řídkých dat v senzorové síti

Abstract

Práce je zaměřena na sledování pohybu objektu decentralizovanou senzorovou sítí s využitím distribuovaného částicového filtru s fúzním centrem i s konsenzem. Model zahrnuje šum v měření senzorů i případy, kdy senzor objekt vůbec nezachytí. Uvedený přístup využívá řídkosti globální věrohodnostní funkce, jejíž vhodnou řídkou aproximací a vhodnou volbou slovníku lze významně snížit nároky na komunikaci v decentralizované senzorové síti. Diplomová práce obsahuje návrh metod výměny řídkých dat v senzorové síti a~porovnání navržených metod z hlediska přesnosti a energetické náročnosti.This thesis is focused on object tracking by a decentralized sensor network using fusion center-based and consensus-based distributed particle filters. The model includes clutter as well as missed detections of the object. The approach uses sparsity of global likelihood function, which, by means of appropriate sparse approximation and the suitable dictionaty selection can significantly reduce communication requirements in the decentralized sensor network. The master's thesis contains a design of exchange methods of sparse data in the sensor network and a comparison of the proposed methods in terms of accuracy and energy requirements.